陸海波，王 媚，郭創(chuàng)新，俞 斌

(1.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，浙江 杭州 310027; 2.上海市電力公司檢修公司, 上海 200031)

0 引言

目前，電力系統(tǒng)對(duì)可靠性的研究主要集中在輸電網(wǎng)的供電可靠性研究[1]和連鎖故障分析上[2]，或是對(duì)電力設(shè)備可靠性建模和計(jì)算[3]。而智能電子裝置、遠(yuǎn)動(dòng)程序化控制等的應(yīng)用進(jìn)一步保證了設(shè)備的可靠運(yùn)行。與此同時(shí)，電力系統(tǒng)因人為操作產(chǎn)生的故障也隨之凸顯。據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)每年休工8天以上的事故中，有96%的事故與人的不安全行為有關(guān)[4]。由于人的操作行為難以合理量化和相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失，相關(guān)文獻(xiàn)多從安全規(guī)范和輔助決策方面給出提高人為可靠性的措施[5]。

在核電站等安全性要求更高的工業(yè)領(lǐng)域，人因可靠性分析（Human Reliability Analysis, HRA）的研究開(kāi)始于20世紀(jì)50年代，到20世紀(jì)80年代已經(jīng)形成一系列分析方法，如THERP（Technique for Human Error Rate Prediction），HCR(Human Cognitive Reliability)等[6]。這些方法在人為差錯(cuò)機(jī)理分析方面普遍存在著不足，如HCR認(rèn)為人因可靠性?xún)H僅取決于可用的任務(wù)時(shí)間，這一時(shí)期出現(xiàn)的方法被稱(chēng)為第一代HRA方法。之后的研究人員將心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展成果融入分析模型，通過(guò)分析環(huán)境因素、操作員和設(shè)備自身狀態(tài)等人為差錯(cuò)誘因來(lái)描述人為差錯(cuò)產(chǎn)生機(jī)理。這一類(lèi)方法如ATHEANA(A Technique for Human Event Analysis)和CREAM(Cognitive Reliability and Error Analysis Method)等，被稱(chēng)為第二類(lèi)方法[7]。在電力系統(tǒng)，人為可靠性一般僅限于簡(jiǎn)單的事故分析[8]和統(tǒng)計(jì)，系統(tǒng)地人為可靠性量化分析研究尚不多見(jiàn)。

本文在深入分析電力操作模式的基礎(chǔ)上，基于認(rèn)知可靠性和誤差分析方法(CREAM)[9]，結(jié)合已有的電力系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的章程和守則提出適用于電網(wǎng)人為可靠性分析的方法，以保證電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行。

1 電網(wǎng)人為可靠性概念與方法

1.1 人為可靠性概念

參照設(shè)備及系統(tǒng)可靠性的定義，電網(wǎng)人為操作可靠性指的是在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)和預(yù)定工況下完成任務(wù)的概率。傳統(tǒng)可靠性分析方法的前提假設(shè)是設(shè)備的失效率不受應(yīng)用場(chǎng)景的影響，但這并不適用于電網(wǎng)人為操作。因此，無(wú)法確定人為差錯(cuò)的概率分布。

1.2 CREAM基本法

CREAM能綜合操作人員訓(xùn)練水平、環(huán)境因素、任務(wù)時(shí)間等人為差錯(cuò)誘因，計(jì)算特定條件下的人為可靠性水平。該方法由Hollnagel[10]于1998年提出，其基本思想是基于認(rèn)知過(guò)程模型，操作行為并不是隨機(jī)的，而是依賴(lài)于具體的任務(wù)場(chǎng)景。CREAM采用情景依賴(lài)控制模型（Contextual Control Model，COCOM）作為認(rèn)知模型的基礎(chǔ)。該模型中認(rèn)知控制模式可以分為混亂的（Scrambled）、機(jī)會(huì)的（Opportunistic）、戰(zhàn)術(shù)的（Tactical）和戰(zhàn)略的（Strategic）四類(lèi)，每一類(lèi)控制模式(Control Mode,CM)對(duì)應(yīng)一個(gè)人為失誤概率（Human Error Probability，HEP）區(qū)間，如表1所示。

表1 控制模式對(duì)應(yīng)的HEP區(qū)間Table 1 The corresponding HEP interval of CMs

控制模型由表征任務(wù)場(chǎng)景的通用效能條件(Common Performance Condition, CPC)決定，共分為9類(lèi)，如表2所示。CREAM給每個(gè)CPC因子定義了3到4個(gè)簡(jiǎn)單的描述層級(jí)和對(duì)控制模式的影響（分為正面、負(fù)面和持平），實(shí)際評(píng)價(jià)時(shí)共有Nr=43×36=46 656種可能結(jié)果。綜合各個(gè)CPC的結(jié)果，根據(jù)圖1所示的決定控制模式的CREAM圖，最終確定控制模式，繼而確定基本的HEP區(qū)間，最后根據(jù)CPC影響程度調(diào)整基本的差錯(cuò)概率。

圖1 定義控制模式的CREAM圖Fig. 1 Definition figure of the control mode in CREAM

表2 CPC及其級(jí)別和影響Table 2 The CPCs and its levels and effects

2 基于CREAM的人為可靠性計(jì)算

對(duì)于操作行為失效概率的量化分析來(lái)說(shuō)，基本法中各個(gè)CPC的描述層級(jí)分界不明顯，且表1所示的區(qū)間結(jié)果顯然過(guò)于寬泛；針對(duì)這一點(diǎn)，已有研究者提出將模糊集合(Fuzzy Set，F(xiàn)S)方法應(yīng)用到基本法中[10]。

CREAM方法的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需要由專(zhuān)家或?qū)Σ僮鬟^(guò)程熟悉的人員對(duì)9類(lèi)CPC進(jìn)行評(píng)估完成。為降低數(shù)據(jù)主觀(guān)性，需要進(jìn)一步考慮。

2.1 計(jì)算流程

基于CREAM的人為可靠性計(jì)算計(jì)算流程如圖2所示。

圖2 HEP計(jì)算流程圖Fig. 2 Flow chart of HEP calculation

基本步驟如下：

步驟1 評(píng)估數(shù)據(jù)獲取。專(zhuān)家根據(jù)事先所列的評(píng)估細(xì)則，對(duì)各大類(lèi)CPC的各小項(xiàng)進(jìn)行評(píng)分，最后根據(jù)各專(zhuān)家評(píng)分權(quán)重得到CREAM所需的輸入數(shù)據(jù)。

步驟2 模糊CREAM計(jì)算。將各CPC的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)模糊化處理，進(jìn)行模糊計(jì)算，最后去模糊化處理得到特定環(huán)境下的人為差錯(cuò)概率值。

2.2 評(píng)估數(shù)據(jù)獲取

基本法中，CREAM方法的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需要由專(zhuān)人對(duì)9類(lèi)CPC進(jìn)行評(píng)估完成。為降低數(shù)據(jù)主觀(guān)性，采用多名專(zhuān)家評(píng)分，并運(yùn)用層次分析法確定評(píng)估人員評(píng)分權(quán)重。

此外，CREAM方法雖然是針對(duì)一般工業(yè)領(lǐng)域提出來(lái)的，但是并沒(méi)有將輸變電領(lǐng)域作為例子詳細(xì)闡述。一方面，表2只有每類(lèi)CPC的級(jí)別描述，沒(méi)有供評(píng)估的詳細(xì)指標(biāo)，實(shí)際操作的主觀(guān)性很強(qiáng)；而另一方面，電力工業(yè)為確保電力操作的正確率，提出了很多安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的章程和守則[11]，需要對(duì)此進(jìn)行綜合考慮。

下面以電力倒閘操作應(yīng)用場(chǎng)景中的第二項(xiàng)CPC，“工作條件”為例說(shuō)明評(píng)估細(xì)則的建立和底層權(quán)重的設(shè)置。

第一，結(jié)合實(shí)際并參照《供電企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估規(guī)范》和《供電企業(yè)作業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)防范手冊(cè)》有關(guān)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境方面的要求，可知工作條件的要求細(xì)則主要分為人身安全要求、設(shè)備安全要求、氣象環(huán)境要求。其中人身安全要求較多，可分為防觸電要求和其他傷害等要求。

第二，對(duì)這些細(xì)則進(jìn)行解釋?zhuān)缙渌麄χ饕蟹栏咛帀嬄?、防物體打擊、防爆、防毒害物質(zhì)等要求。

第三，根據(jù)層次分析法[12]，對(duì)四項(xiàng)子要求進(jìn)行權(quán)重分析。通過(guò)成對(duì)比較的方式對(duì)四項(xiàng)子要求進(jìn)行評(píng)價(jià)，列出如表3的判斷矩陣A，其中C1~C4分別為防觸電傷害要求、防其他傷害要求、設(shè)備安全要求、氣象環(huán)境要求。

計(jì)算得到四項(xiàng)子要求的權(quán)重值為W2=[0.49,0.16,0.08,0.27]。平均隨機(jī)一致性指標(biāo)CR=0.0037<0.01，原判斷矩陣A具有滿(mǎn)意的一致性。

第四，最后得到第二項(xiàng)CPC分析細(xì)則表如表4所示。

表3 四項(xiàng)子要求的判斷矩陣Table 3 Judgment matrix of four sub-conditions

2.3 模糊CREAM計(jì)算

模糊CREAM計(jì)算的基本流程可分為三步，如下所示。

1）模糊處理：2.2節(jié)中獲取的第i項(xiàng)CPC的評(píng)價(jià)值為一個(gè)數(shù)值評(píng)價(jià)，離散數(shù)值xi，i=1,2,…,9，離散區(qū)間為[0,100]；將四類(lèi)控制模式Z1,Z2,Z3,Z4所對(duì)應(yīng)的人為誤失概率也相應(yīng)模糊化。隸屬度函數(shù)參照文獻(xiàn)[10]選取高斯型隸屬度函數(shù)，四類(lèi)控制模式的隸屬度如圖3所示。并考慮到計(jì)算簡(jiǎn)便，在隸屬度為0.25處截?cái)?，根?jù)不同的影響情況將每個(gè)CPC分2~3個(gè)子集，如圖4所示。CPC的隸屬度函數(shù)表示為μXi(xi)，控制模式的模糊隸屬度函數(shù)為μZ(z)。

2）模糊計(jì)算：基本法中由于每個(gè)CPC值均為確定的，故所得控制模式也為確定的。模糊化之后，最終的控制模式Z為模糊的，并且需計(jì)算Z所屬的集合和對(duì)應(yīng)的隸屬度值。第k項(xiàng)的基本計(jì)算公式為

表4 CPC2的分析細(xì)則表Table 4 The detailed rules of CPC 2

根據(jù)所有CPC的等級(jí)評(píng)價(jià)Xi和聯(lián)合影響程度映射圖，確定控制模式zk=Zj，j=1,2,…,4。μZk(z)為控制模式z對(duì)應(yīng)的隸屬度值。這里取交集運(yùn)算，即求取兩個(gè)隸屬度中的較小值。每個(gè)μXi(xi)都有2~3隸屬度，故可能的評(píng)價(jià)結(jié)果有NR=22×37=8748種。最后，通過(guò)求并集方式得到四類(lèi)控制模式的隸屬度函數(shù)為

3）去模糊化：模糊計(jì)算得到的是四種控制模式的隸屬度函數(shù)，無(wú)法應(yīng)用于實(shí)際，需要求取一個(gè)相對(duì)最能代表這個(gè)模糊集合的單值，這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為解模糊判決[13]。常用方法有最大隸屬度函數(shù)法、加權(quán)平均法、重心法等。為兼顧隸屬度較小的值的影響，選取重心法。重心法即求取如圖3所示的控制模式隸屬度函數(shù)圖形陰影部分的重心橫坐標(biāo)，計(jì)算公式如下

圖3 四類(lèi)控制模式隸屬度Fig. 3 The membership of four control modes

3 案例分析

下面以某220 kV變電站發(fā)生的兩次倒閘操作為例進(jìn)行分析說(shuō)明。

案例1：將某斷路器由運(yùn)行轉(zhuǎn)為檢修。該倒閘操作發(fā)生于下午，需依次斷開(kāi)目標(biāo)斷路器、兩側(cè)線(xiàn)路閘刀和接地倒閘。檢修班組核對(duì)操作票的調(diào)度命令后，合作完成操作。

案例2：變電站因?yàn)槔讚粼斐赡吵鼍€(xiàn)故障，斷路器跳閘后，需要進(jìn)行緊急事故處理，將此線(xiàn)路改為檢修狀態(tài)。值班人員需依次拉開(kāi)線(xiàn)路閘刀、母線(xiàn)側(cè)閘刀和線(xiàn)路側(cè)接地閘刀。該倒閘操作發(fā)生在后半夜，生成操作票之后，兩名值班人員由一人監(jiān)護(hù)唱票，另一人負(fù)責(zé)操作，合作完成倒閘操作。

一名可靠性評(píng)估專(zhuān)家和一名作業(yè)管理人員對(duì)這兩個(gè)案例中的電力操作進(jìn)行可靠性評(píng)估。根據(jù)附件所示的倒閘操作可靠性評(píng)估細(xì)則，他們對(duì)9類(lèi)CPC條件的評(píng)分如表5所示。根據(jù)事先得到的專(zhuān)家可信度權(quán)重W1=[0.75,0.25]，綜合計(jì)算并保留兩位有效數(shù)字，得到CPC的最終評(píng)分為[93,82,79, 92, 43,82,14,83,81]；[70,31,40, 49,16,65,3,79,65]。

表5 各專(zhuān)家的9類(lèi)CPC評(píng)分Table 5 The scores of nine types of CPC from the experts

將CPC的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)模糊化處理，并進(jìn)行模糊計(jì)算之后，得到各控制模式的隸屬度函數(shù)和人為差錯(cuò)概率值如表6所示。

表6 人為差錯(cuò)概率結(jié)果Table 6 Results of HEPs

由于電網(wǎng)人因可靠性基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失，而設(shè)備故障原因包括人為失誤引起停運(yùn)和設(shè)備自身故障引起，故可從設(shè)備可靠性數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單估計(jì)。根據(jù)2001~2005年我國(guó)輸變電設(shè)備主要可靠性指標(biāo)平均值[14]可以知道，220 kV等級(jí)輸變電設(shè)備的可用系數(shù)平均在99%以上，統(tǒng)計(jì)的HEP值在1%以下。倒閘操作大部分處于案例1的情況，可以看出，在組織完備、計(jì)劃充分、人員操作水平較高的條件下，電力操作的人為差錯(cuò)概率較低，且符合歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

圖4 模糊條件下的CPCFig. 4 CPC with fuzzy set

但是，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無(wú)法真實(shí)反映變化的外部環(huán)境、設(shè)備條件、操作員自身狀況等對(duì)倒閘操作的影響。如在案例2中，計(jì)算的人為差錯(cuò)概率為22.58%，要高于統(tǒng)計(jì)值。它反映了CREAM方法可以充分考慮到各類(lèi)CPC因素，反映真實(shí)的人為操作可靠性水平。

4 結(jié)論

本文針對(duì)電力操作模式的內(nèi)容和特點(diǎn)，結(jié)合認(rèn)知可靠性和誤差分析模型（CREAM），提出了一種適用于電網(wǎng)人為可靠性分析的定量分析方法。案例分析表明，該方法能夠綜合環(huán)境條件、設(shè)備狀態(tài)和操作員自身狀況等影響人為操作可靠性的因素，得出在特定環(huán)境下的人為差錯(cuò)概率。

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